馬大來+陳仲常+王玲

摘要

本文基于至強(qiáng)有效前沿的最小距離法測算了我國1998-2011年的省際CO2排放效率，這種方法的優(yōu)點(diǎn)是效率達(dá)到生產(chǎn)前沿后在投入或產(chǎn)出方面所做出的改動(dòng)最小。然后在此基礎(chǔ)上分析了我國省際碳排放效率的區(qū)域差異性以及空間相關(guān)性，最后運(yùn)用 1998-2011 年我國 30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，建立空間面板數(shù)據(jù)模型，對我國碳排放效率的影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究。研究結(jié)果表明：樣本期內(nèi)，我國省際碳排放效率表現(xiàn)出較大的省際差異性，東部沿海省份的平均碳排放效率顯著高于內(nèi)陸省份。分地區(qū)看，東部地區(qū)的碳排放效率走勢相對平穩(wěn)，全國及中西部地區(qū)的碳排放效率則呈現(xiàn)出“U”型曲線的走勢，并且東部地區(qū)的碳排放效率明顯要高于中西部地區(qū);空間自相關(guān)Morans I

檢驗(yàn)顯示，省際碳排放效率在空間上存在著顯著的空間自相關(guān)性，具有明顯的集群趨勢，而空間LISA圖則表明省際碳排放效率不僅具有空間依賴性的特征，同時(shí)也有空間異質(zhì)性的表現(xiàn);經(jīng)濟(jì)規(guī)模、工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對碳排放效率造成了較大的負(fù)面影響，對外開放、企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)以及政府干預(yù)對碳排放效率有正向影響，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放效率的影響則不顯著。因此，對于將來中國提高碳排放效率工作的重點(diǎn)應(yīng)該是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長模式由粗放型向集約型的轉(zhuǎn)變，著重調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，同時(shí)進(jìn)一步提升對外開放的質(zhì)量，加強(qiáng)政府的碳減排工作力度。

關(guān)鍵詞碳排放效率;空間計(jì)量;至強(qiáng)有效前沿的最小距離法

中圖分類號F224.3文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號1002-2104（2015）01-0067-11

doi：103969/jissn1002-2104201501010

自英國2003年提出發(fā)展“低碳經(jīng)濟(jì)”的倡導(dǎo)以來，減少CO2排放量，提高碳排放效率，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為世界各國的共識。中國在2009年哥本哈根召開的世界氣候大會上也做出承諾，到2020年中國單位GDP的CO2排放量將下降40%-45%。鑒于中國自2007年以后成為僅次于美國的全球第二大溫室氣體排放的國家，減少CO2排放量，提高碳排放效率將會成為中國長期關(guān)注的重要問題。但是目前我國仍然處于高速工業(yè)化和城市化的發(fā)展時(shí)期，特別是我國能源利用技術(shù)和效率普遍低于發(fā)達(dá)國家，導(dǎo)致我國的CO2排放量居高不下。2012年我國共消費(fèi)了36.2億t標(biāo)準(zhǔn)煤的一次能源，占世界能源消耗總量的20%，其單位GDP能耗是世界平均水平的2.5倍，美國的3.3倍，日本的7倍，高于同期的巴西、墨西哥等發(fā)展中國家。我國目前仍然是高能耗高排放的粗放型經(jīng)濟(jì)增長模式，過多的化石能源消耗排放了大量的CO2，給我國CO2的減排工作帶來了較大壓力。轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長模式，提高碳排放效率，實(shí)現(xiàn)2020年單位GDP的CO2排放量下降40%-45%的預(yù)期目標(biāo)，已經(jīng)成為社會各界關(guān)注的重要問題。

盡管碳排放效率的概念出現(xiàn)已久，但是學(xué)術(shù)界對此還沒有明確性的統(tǒng)一定義。目前大多數(shù)學(xué)者廣泛認(rèn)定碳排放效率概念是以較少的CO2排放來取得較高的經(jīng)濟(jì)增長和較少的能源消耗。不少學(xué)者將碳排放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費(fèi)結(jié)合起來，提出了一系列評價(jià)CO2排放效率的指標(biāo)，諸如單位能源的CO2排放量、單位GDP能耗、單位GDP的CO2排放量、人均單位GDP的CO2排放量等。盡管碳排放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費(fèi)三者的關(guān)系緊密，但是以上概念均有失偏頗，譬如僅僅將經(jīng)濟(jì)發(fā)展與CO2排放兩者結(jié)合，或者是能源消費(fèi)與CO2排放結(jié)合，而三者的關(guān)系未能有機(jī)的聯(lián)系起來。也有學(xué)者將碳生產(chǎn)率近似看作為碳排放效率，將其定義為單位CO2的GDP產(chǎn)出水平。這個(gè)概念盡管重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了CO2排放與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，但是割裂了CO2排放與能源消費(fèi)的內(nèi)在有機(jī)的聯(lián)系，因此也存在偏差。借鑒以上概念，本著全面性和準(zhǔn)確性的原則，從經(jīng)濟(jì)學(xué)投入和產(chǎn)出的角度出發(fā)，將CO2排放也作為經(jīng)濟(jì)學(xué)上的一種產(chǎn)出，本文將碳排放效率定義為在資本、勞動(dòng)和能源投入不增加的前提下，所能得到的最大經(jīng)濟(jì)增長和最少CO2排放。這種典型的投入產(chǎn)出關(guān)系，即為碳排放效率。

馬大來等：中國省際碳排放效率的空間計(jì)量

中國人口·資源與環(huán)境2015年第1期

1文獻(xiàn)回顧

近幾年，碳排放效率已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界的重要議題，受到國內(nèi)外學(xué)者的普遍關(guān)注。目前國外學(xué)者對于碳排放效率的研究均集中于方法研究以及衡量指標(biāo)的確定。Kaya and Yokobori[1]首先提出了碳生產(chǎn)率概念，定義碳生產(chǎn)率為CO2排放量比上名義GDP。Sun[2]也認(rèn)為，以單位GDP的CO2排放量作為衡量碳排放率的指標(biāo)也是評價(jià)一個(gè)國家節(jié)能減排的重要標(biāo)準(zhǔn)。然而也有學(xué)者持有不同的觀點(diǎn)。Mielnik and Goldember[3]提出了碳指數(shù)概念，具體定義為單位能源消耗的碳排放量，以此來衡量發(fā)展中國家為節(jié)能減排和應(yīng)對氣候變化所做出的貢獻(xiàn)。Ang[4]同樣把能源消費(fèi)強(qiáng)度作為碳指數(shù)指標(biāo)來衡量一個(gè)國家碳排放績效?？梢钥闯?，無論以GDP作為基礎(chǔ)還是以能源消費(fèi)作為基礎(chǔ)，其出發(fā)點(diǎn)均立足于CO2排放量，但是以GDP作為基礎(chǔ)的碳排放效率指數(shù)是有利于發(fā)達(dá)國家的，因?yàn)榘l(fā)達(dá)國家的GDP總量普遍較高，而以能源消費(fèi)作為基礎(chǔ)的碳排放效率指數(shù)對發(fā)展中國家更有利。與其立足于碳排放效率概念的爭執(zhí)，許多學(xué)者更注重于碳排放效率的測量方法研究。Zhou、Ang and Han[5]以世界CO2排放量最高的18個(gè)國家作為研究對象，采用MCPI指數(shù)測量了其碳排放效率，并且在此基礎(chǔ)上對碳排放效率的影響因素做了相關(guān)性分析。Zaim and Taskin[6]、Zofio and Prieto[7]等均以CO2排放量作為非期望產(chǎn)出，運(yùn)用DEA方法對OCDE國家的碳排放效率進(jìn)行了測度并且分析了差異性所在。Marklund and Samakovlis[8]則基于二次方向的距離函數(shù)模型，測算了歐盟國家碳排放的減排成本。

國內(nèi)學(xué)者對于碳排放效率研究起步較晚，并且大多數(shù)注重測量方法和影響因素的研究。魏梅、曹明福、江金榮[9]利用DEA方法測算了1986-2008年期間我國的省際碳排放效率，發(fā)現(xiàn)我國各地區(qū)的碳排放效率具有發(fā)散特征，提高碳排放效率關(guān)鍵是要?jiǎng)?chuàng)新碳排放技術(shù)。王群偉、周德群等[10]同樣利用DEA方法對我國各省1996-2007年的碳排放績效進(jìn)行了測量，發(fā)現(xiàn)樣本期內(nèi)我國整體的碳排放績效偏低，并存在較大的區(qū)域差異性。李濤、傅強(qiáng)[11]基于非意愿變量 Ruggiero三階段模型，測量了我國29個(gè)省份1986-2008年期間的碳排放效率，其結(jié)果表明，中國省際碳排放效率呈上升的態(tài)勢，其主要原因來自于結(jié)構(gòu)的改善而非技術(shù)上的進(jìn)步。周五七、聶鳴[12]則基于1998-2008年中國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，使用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型測量了中國的省際工業(yè)碳排放效率，并分析了其區(qū)域差異性和收斂性，結(jié)果表明全國和四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的碳排放效率呈上升的態(tài)勢，且部分區(qū)域只存在條件收斂的趨勢。屈小娥[13]對中國1995-2011年的省際全要素CO2排放效率差異及其影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)中國的CO2排放效率呈現(xiàn)出較強(qiáng)的省際差異性。程云鶴、齊曉安、汪克亮[14]基于方向性距離函數(shù)，對CO2排放效率進(jìn)行了MCPI指數(shù)擴(kuò)展，并且以此測量了1998-2010年期間我國30個(gè)省份工業(yè)CO2排放效率，發(fā)現(xiàn)我國的工業(yè)全要素CO2排放效率處于一個(gè)較低的水平并且區(qū)域分化嚴(yán)重。王思斯[15]則基于SFA方法測算了我國省際CO2排放效率并且估算了其影子價(jià)格，發(fā)現(xiàn)碳排放平均無效率值為0.162，且影子價(jià)格呈現(xiàn)出先升后降的態(tài)勢。

以上可以看出，在已有的研究中，國內(nèi)外學(xué)者均將研究對象所在的區(qū)域看作是相互獨(dú)立

的，即相鄰區(qū)域之間沒有任何聯(lián)系的發(fā)生，區(qū)域間的信息和資源不存在任何的交換和溢出效

應(yīng)。但是在現(xiàn)實(shí)中，相鄰區(qū)域之間不可避免地存在著地理空間效應(yīng)，特別是區(qū)域間資源和信

息的流動(dòng)和交換進(jìn)一步加劇了區(qū)域碳排放的空間溢出和擴(kuò)散效應(yīng)，因此，鄰近地區(qū)間的碳排

放效率存在著較強(qiáng)的相似性，而距離較遠(yuǎn)區(qū)域的碳排放效率則存在較大的差異性。但是，隨

著空間效應(yīng)的加強(qiáng)，區(qū)域間碳排放效率的差異性會有逐漸縮小的趨勢，這就意味著區(qū)域碳排

放效率有空間相關(guān)性的發(fā)生。Toblers[16]的地理第一定理也表明，區(qū)域間的任何事物都具有

一定的聯(lián)系性，事物之間的距離越近，其聯(lián)系度會越大，反之，事物之間的聯(lián)系度會越小。

基于此，在進(jìn)行碳排放效率研究時(shí)，有必要充分考慮區(qū)域之間存在的空間效應(yīng)問題。

與已有研究不同，本文基于至強(qiáng)有效前沿的最小距離法來測算碳排放效率，有利于提高碳排放效率測算的準(zhǔn)確度;其次，基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角，通過建立包含空間效應(yīng)的空間面板數(shù)據(jù)模型來考察碳排放效率的影響因素，提高了模型估算結(jié)果的精確度。

2研究方法

2.1碳排放效率測算方法

2.1.1至強(qiáng)有效前沿的最小距離法

本文參考Jahanshahloo et al[17]和Aparicio et al[18]提出的至強(qiáng)有效前沿的最小距離法，即通過將L1距離的最小化來確定參考點(diǎn)（或稱為生產(chǎn)前沿上的投影點(diǎn)）的效率測算方法，在此基礎(chǔ)上，提出了包含非期望產(chǎn)出的至強(qiáng)有效前沿的最小距離法。

假設(shè)在n個(gè)決策單元的生產(chǎn)體系中，每一個(gè)決策單元投入了m個(gè)生產(chǎn)要素，并且生產(chǎn)出s1個(gè)期望產(chǎn)出和s2個(gè)非期望產(chǎn)出。定義向量X=（x1，x2，…，xn）∈Rm×n+，

Yg=（yg1，yg2，…，ygn）∈Rs1×n+，

Yb=（yb1，yb2，…，ybn）∈Rs2×n+

分別為要素投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出變量。假設(shè)DMU0=（x0，yg0，yb0）為將要估算的決策單元，生產(chǎn)的所有可能性集合為Pt（x）={（x，y）∶x能生產(chǎn)y}，F(xiàn)s（P）為生產(chǎn)可能集上的強(qiáng)有效前沿。

在確定行的L1距離基礎(chǔ)上，則至強(qiáng)有效前沿的最小距離法的模型為：

（mSBM）min（∑mi=1s-i0+

∑s1r=1s+r0+

∑s2l=1s-l0）

+M（∑mi=1s-i0+

∑s1r=1s+r0+

∑s2l=1s-l0）

s-i0≥0，i=1，…，m（1）

s+r0≥0，r=1，…，s1

s-l0≥0，l=1，…，s2

max（∑mi=1s-i0+

∑s1r=1s+r0+

∑s2l=1s-l0）

s.t.∑j∈Ecλjxij+s-i0=xi0-s-i0

∑j∈Ecλjygij-s+r0=ygi0+s+r0

（2）

∑j∈Ecλjybij+s-l0=ybi0-s-l0

λj≥0，s-i0≥0，s+r0≥0，s-l0≥0

在式（1）中，

s-i0，s+r0，s-l0，

s-i0，

s+r0，s-l0

為松弛變量，M為取值較大的正數(shù)。式（1）和式（2）為一個(gè)二層線性規(guī)劃，這里我們稱為至強(qiáng)有效前沿的最小距離法，或最小距離的SBM法（mSBM）。之所以稱這個(gè)規(guī)劃為mSBM，是基于對SBM模型改良的基礎(chǔ)上變動(dòng)而來，公式（2）如果換成：

min（1-1m

∑mi=1s-i0/xi0

1+1s1+s2（∑s1r=1

s+r0/yr0+

∑s2l=1

s-l0/bl0））

（3）

式（1）和式（3）結(jié)合起來就是SBM模型。要使得SBM模型得以實(shí)現(xiàn)，則要滿足

∑mi=1s-i0/xi0、

∑s1r=1s+r0/yr0、

∑s2l=1s-l0/bl0

等方程的取值越大越好，通常這三個(gè)方程的分母均取值為常數(shù)，因此只要實(shí)現(xiàn)

s-i0，s+r0，s-l0

等松弛變量的取值越大，SBM模型的約束條件式（3）的取值就越小?；诖?，可以說SBM模型其實(shí)是至強(qiáng)有效前沿的最大距離法。

本文通過對比舉例來說明mSBM模型的優(yōu)點(diǎn)。表1是一個(gè)8個(gè)決策單元的生產(chǎn)系統(tǒng)，其中包含三個(gè)投入要素（x1，x2，x3）、一個(gè)期望產(chǎn)出（y）、一個(gè)非期望產(chǎn)出（b），分別使用

SBM和mSBM模型測算其效率值。在每一個(gè)決策單元中，第一行為數(shù)據(jù)的初始值，第二行或第三行中括號前的值是目標(biāo)值，括號中的值為可改進(jìn)的百分比。

從表1中可以看出，在決策單元C1中，SBM模型里的目標(biāo)效率要實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，其x1、x2、x3和b的數(shù)據(jù)分別要改進(jìn)32%、46%、5%和40%才能實(shí)現(xiàn)，而mSBM模型里的目標(biāo)效率實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，則只需要x1、x2和y分別改進(jìn)9%、10%和9%即可。相比較之下，要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)，mSBM模型里的投入要素和產(chǎn)出結(jié)果較SBM模型的改動(dòng)要小得多。決策單元C4和C8同C1一樣，也是如此。

上面的結(jié)果可以看出，為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)，無論從生產(chǎn)要素的投入角度，還是從產(chǎn)出角度看，mSBM模型的改進(jìn)總幅度要比SBM模型要小得多。因此，在現(xiàn)實(shí)中，為提高生產(chǎn)效率，需要大量減少投入或大量增加產(chǎn)出，這樣要付出較高的成本。如果以最小的成本更好的配置生產(chǎn)要素的投入，對于政策決策者具有非常重要的經(jīng)濟(jì)意義。

2.1.2碳排放效率函數(shù)

基于至強(qiáng)有效前沿的最小距離法來測算CO2的排放效率，必須首先確定投入和產(chǎn)出變量。本文總共有三個(gè)投入變量，分別為資本存量（K）、勞動(dòng)力投入（L）、能源消耗（E）。產(chǎn)出由期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出兩個(gè)變量組成，其

中，期望產(chǎn)出為各個(gè)省的GDP（y）、非期望產(chǎn)出為各省的CO2排放量（b）。這里給資本（K）、勞動(dòng)力（L）、能源消耗（E）、GDP（y）和碳排放量（b）等變量分別賦予的權(quán)重為1/6，1/6，1/6，1/4和1/4。根據(jù)Cooper et al[19]的研究，投入無效率、期望產(chǎn)出無效率和非期望產(chǎn)出無效率的定義分別如下：

投入無效率：IEx=12m∑mi=1

s-i0/xi0（4）

期望產(chǎn)出無效率：IEy=14s1∑s1r=1

sy+r0/yr0（5）

非期望產(chǎn)出無效率：

IEb=14s2∑s2l=1

sb-l0/bl0（6）

其中，s-i0/xi0，sy+r0/yr0 ，sb-l/bl0分別為變量可改進(jìn)百分比。

通過公式（4）-（6）計(jì)算的無效率值，根據(jù)下面的公式我們可以計(jì)算碳排放效率。

CTE=1-IEx1+IEy+IEb（7）

2.2空間計(jì)量模型

2.2.1空間自相關(guān)系數(shù)和空間LISA圖

省際碳排放效率之間存在著相互的空間效應(yīng)，主要體現(xiàn)在空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性兩個(gè)方面?？臻g相關(guān)性是指臨近省份之間存在的碳排放溢出和擴(kuò)散效應(yīng)，空間異質(zhì)性主要指碳排放效率的空間不均勻性，存在碳排放效率的中心地區(qū)和邊緣地區(qū)，由此導(dǎo)致碳排放效率存在的省際差異性?？臻g效應(yīng)可以通過空間自相關(guān)系數(shù)Global Morans I指標(biāo)來表示，定義Global Morans I[20]表示為：

Morans I=

n∑ni=1（xi-x）2

∑ni=1∑nj=1Wij（xi-x）（xj-x）

∑ni=1∑nj=1Wij

（8）

其中：Wij為空間權(quán)重矩陣，n為空間單元數(shù)目，xi和xj分別為i地區(qū)和j地區(qū)所考察變

量的觀測值，x=（∑ixi）/n為所考察變量觀測值的平均值。一般來說，全局Morans I的取

值大小在-1和1之間，當(dāng)Morans I的取值為-1時(shí)，表明所考察變量具有完全負(fù)相關(guān)的空間

特性;當(dāng)Morans I的取值為1時(shí)，則意味著所考察變量具有完全正相關(guān)的空間特性;而

Morans I取值為0時(shí)，則表明所考察變量不存在空間相關(guān)性。Morans I取值被測算出來

后，為保證準(zhǔn)確性，還要對其顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)公式為：

Z=[I-E（I）]VAR（I）（9）

全局空間自相關(guān)指標(biāo)Global Morans I只是體現(xiàn)觀測變量的全局空間相關(guān)性，對于其內(nèi)部具體的空間分布特征是無法表征的，因此，本文引入了局部空間相關(guān)性指標(biāo)——局部散點(diǎn)圖（LISA）進(jìn)一步明確展示觀測變量的空間相關(guān)性。定義Local Morans I[21]的表達(dá)公式為：

Morans I=

n2∑ni=1（xi-x）2

（xi-x）

∑ni=1∑nj=1Wij（xj-x）

∑ni=1∑nj=1Wij

（10）

2.2.2空間自相關(guān)模型、空間誤差模型

經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的前提假定是被考察樣本的空間均質(zhì)性和獨(dú)立同分布性，以及解釋變量固定等嚴(yán)格假定的前提。同時(shí)普通計(jì)量模型在應(yīng)用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)模擬時(shí)，忽略了殘差項(xiàng)的空間相關(guān)性，導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果與實(shí)際意義存在較大偏差，因而此時(shí)需要使用空間計(jì)量模型有效解決被考察變量存在的空間依賴性與空間相關(guān)性等問題。目前，經(jīng)典的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）。定義空間自回歸模型（SAR）[22]為：

y=ρW1y+Xβ+u

u=λW2+ε

ε～N（0，σ2εIn）

（11）

其中，y是被解釋變量;ρ和λ是空間自回歸參數(shù)，考察被解釋變量自身空間依賴性的大小;W為形式n×n維的空間權(quán)重矩陣，目前普遍用0和1的空間鄰接矩陣;Wy為空間自回歸變量項(xiàng)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

空間誤差模型（SEM）[23]為：

y=Xβ+ε

u=λW1ε+μ

ε～N（0，σ2εIn）

（12）

其中，λ為n×1階空間誤差系數(shù)，代表了變量殘差空間相關(guān)性的大小，μ為服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。β為主要模型回歸參數(shù)，考察了被解釋變量X對解釋變量y的沖擊效應(yīng)?？梢哉f，SEM模型空間相關(guān)性體現(xiàn)在隨機(jī)誤差項(xiàng)的空間誤差程度。

3碳排放效率評價(jià)及空間相關(guān)性分析

3.1變量說明與數(shù)據(jù)來源

測量碳排放效率需要確定投入變量和產(chǎn)出變量，本文選定的投入變量為資本存量、勞動(dòng)力和能源消耗，產(chǎn)出變量為GDP和CO2，采用DEA軟件進(jìn)行測算。具體的變量定義為：①資本存量。借鑒單豪杰[24]的研究方法，資本存量采用“永續(xù)盤存法”來計(jì)算每年各省的實(shí)際資本存量，測算公式是Ki，t=Ii，t+（1-δ）Ki，t-1，式中Ki，t為i省份第t年的資本存量，Ii，t為i省份第t年的投資，δ為i省份第t年的折舊率。同時(shí)，本文以1952年作為基期價(jià)格，采用GDP平減指數(shù)法對資本存量進(jìn)行實(shí)際價(jià)格的換算。②勞動(dòng)力。借鑒國外大多數(shù)學(xué)者以就業(yè)人員數(shù)量來表征的研究成果，本文以各省年末從業(yè)人員來表示。③能源消耗。煤炭、石油和天然氣等三種一次能源的消耗總量，本文采用單位為萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤的能源折合系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一折算并加總。④GDP。各省當(dāng)年的實(shí)際GDP，將各省當(dāng)年的名義GDP以GDP平減指數(shù)轉(zhuǎn)換成1952年為基期價(jià)格的實(shí)際GDP。⑤CO2排放量。中國的CO2排放量主要來自于工業(yè)生產(chǎn)過程中化石原料消耗所產(chǎn)生的，大多數(shù)均以煤炭、石油和天然氣等三種一次能源為基準(zhǔn)來估算CO2排放的數(shù)量。由于我國沒有給出CO2排放量的具體統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此，本文根據(jù)IPCC（2006）指定的國家溫室氣體清單指南第二卷（能源）第六章提供的參考方法，CO2排放量通過以下公式予以估算：

CO2=

∑3i=1Ei×NCVi×CEFi×COFi×（44/12）

（13）

其中，CO2是經(jīng)過公式推算的碳排放數(shù)量。i=1，2，3分別代表煤炭、石油和天然氣等三種一次能源。E代表能源消耗量，通過對三種一次能源折算加總而得，單位為萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。NCV為能源凈發(fā)熱值，CEF為碳排放系數(shù)，COF為碳氧化因子，44和12分別為CO2和碳的分子量。

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取1998-2011年期間我國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，由于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，因此予以剔除，所用數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地方統(tǒng)計(jì)年鑒。

3.2省際平均碳排放效率及區(qū)域差異性分析

基于公式（1）-公式（7），經(jīng)過軟件DEA運(yùn)行后，表2給出了中國30個(gè)省份1998-2011年期間的省際平均碳排放效率。從表3可以看出，僅有遼寧、上海和云南三個(gè)省份的平均碳排放效率處于生產(chǎn)前沿，其余省份的平均碳排放效率均未能處于生產(chǎn)前沿。從各省碳排放效率的平均值來看，排在前五位的省份依次是上海、云南、遼寧、天津和福建，其平均碳排放效率均超過了0.9;排名倒數(shù)后五位的省份依次是寧夏、內(nèi)蒙古、新疆、陜西和貴州各省的平均碳排放效率均未超過0.6。由此可見，我國省際碳排放平均效率存在明顯的地區(qū)差異性，碳排放效率高的省份大多數(shù)分布在中國東部沿海地區(qū)，碳排放效率低的省份則主要分布在中國內(nèi)陸地區(qū)。值得關(guān)注的是，近幾年，位于中國西部地區(qū)云南省份的平均碳排放效率一直處于生產(chǎn)的前沿，與云南本身以農(nóng)業(yè)為主且工業(yè)化程度一直較低有很大的關(guān)系。

圖1顯示了全國及三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域1998-2011年的碳排放效率趨勢。可以看出，全國及三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的碳排放效率變動(dòng)趨勢基本大體一致。除了東部地區(qū)的碳排放效率保持基本平穩(wěn)外，全國和中西部地區(qū)的碳排放效率均呈現(xiàn)出“U”型曲線的走勢，1998-2003年的碳排放效率呈現(xiàn)出緩慢下降的趨勢，2004-2007年則呈現(xiàn)出比較平穩(wěn)的低

水平走勢，2008年以后則呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢。區(qū)域碳排放效率出現(xiàn)以上走勢的原因是，1998-2003年期間我國經(jīng)濟(jì)增長過熱，高投入、高能耗、高排放的經(jīng)濟(jì)增長方式帶來了全國碳排放的大量增加，因此這一時(shí)期全國和中西部地區(qū)碳排放效率均出現(xiàn)下降的趨勢;2004-2007年期間，我

國經(jīng)濟(jì)增長趨于平穩(wěn)，政府也開始認(rèn)識到治理環(huán)境污染的重要性，開始著手進(jìn)行CO2的減排工作，因而此時(shí)全國及和中西部地區(qū)的碳排放效率表現(xiàn)相對平穩(wěn);2008年以后，我國進(jìn)一步提出了節(jié)能減排的約束性目標(biāo)，2010年的單位GDP的CO2排放量較2005年要減少20%，與此同時(shí)，全國經(jīng)濟(jì)增長放緩以及工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，政府對節(jié)能減排環(huán)境規(guī)制力度的加強(qiáng)，此時(shí)碳排放效率出現(xiàn)上升的趨勢。從三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域碳排放效率的平均值來看，區(qū)域分化較為明顯，東部地區(qū)的碳排放效率平均值達(dá)到0.887 3，大大高于全國0.743 2的平均水平，中部地區(qū)和西部地區(qū)的碳排放效率平均值分別為0.649 7和0.652 0，明顯低于全國的平均水平。環(huán)境倒“U”曲線（KFC）表明，工業(yè)化初期，環(huán)境污染的程度伴隨著人均GDP的增加而增加，后工業(yè)化時(shí)期，環(huán)境污染的程度伴隨著人均GDP的增加而下降。圖1也印證了這個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)東部地區(qū)的碳排放效率明顯高于經(jīng)濟(jì)落后的中部地區(qū)和西部地區(qū)。

3.3省際碳排放效率的空間相關(guān)性分析

根據(jù)式（8）-式（9），所用空間權(quán)重矩陣為空間鄰接矩陣的基礎(chǔ)上，經(jīng)過操作Geoda軟

件，測算出中國1998-2011年省際碳排放效率的Global Morans I數(shù)值，具體結(jié)果見表3。

可以看出，碳排放效率Global Morans I在通過了10%的顯著性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上均為正值，且

Morans I值呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢，這充分驗(yàn)證了中國省際碳排放效率在空間上表現(xiàn)出較

強(qiáng)的正相關(guān)性特征，可見中國省際碳排放效率的變遷受到空間相關(guān)性因素的重要影響。碳排

放效率的空間分布格局并不是表現(xiàn)出隨機(jī)分布的特征，而是具有較強(qiáng)的空間聚集性，即具有

相似碳排放效率的區(qū)域表現(xiàn)出顯著的空間集群特征?；诖?，在對省際碳排放效率進(jìn)行研究

時(shí)應(yīng)該充分重視區(qū)域間可能存在的空間相關(guān)性。

圖2給出了中國1998-2011年期間各省份的碳排放效率平均值的LISA圖，可以看出，中國鄰近各省份之間的

碳排放效率表現(xiàn)出了較強(qiáng)的空間相似性。其中H-H（高-高） 象限是指那些自身具有較高碳排放效率水平，同時(shí)周圍鄰近省份碳排放效率也比較高的省份。基于空間滯后指標(biāo)，可以看出省際碳排放效率存在的空間依賴性。北京、天津、河北、江蘇、浙江、上海、山東、福建、海南、廣東等十個(gè)東部沿海的省份位于H-H象限，占全部統(tǒng)計(jì)單元的33.33%;L-H（低-高） 象限是指那些自身碳排放效率較低而空間滯后值較高的省份，位于L-H象限的省份有貴州、江西、吉林、安徽等四個(gè)省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的

13.33%;L-L（低-低） 象限主要包括那些自身碳排放效率較低而空間滯后值較低的省份，位于L-L象限的省份有山西、黑龍江、廣西、四川、內(nèi)蒙古、河南、湖北、湖南、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆等十三個(gè)省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的43.33%;位于 H-L（高-低） 象限的則主要是自身碳排放效率較高而空間滯后值較低的省份，僅包括遼寧、重慶和云南等省份，占全部統(tǒng)計(jì)單元的10%。其中位于H-H 象限與L-L現(xiàn)象，具有相似空間自相關(guān)性的省份共占76.66%，而位于L-H象限與H-L象限，具有不同空間自相關(guān)性的省份僅占23.33%。由此可見，我國省際碳排放效率在空間相關(guān)性上，不僅存在著空間依賴性的特征，也有空間異質(zhì)性的表現(xiàn)。

4碳排放效率影響因素空間計(jì)量模型構(gòu)建

經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放效率存在內(nèi)在的重要聯(lián)系，一般來說，經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過四種不同機(jī)制影響碳排放效率。第一，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)：經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大需要要素投入的大量增加，CO2排放量隨之也會增多，對應(yīng)的碳排放效率會出現(xiàn)下降的局面[25]。第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)：隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)，特別是第三產(chǎn)業(yè)在整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中所占比重上升會導(dǎo)致碳排放量的下降，由此將導(dǎo)致碳排放效率會上升[26]。第三，工業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)：輕工業(yè)較之重工業(yè)碳排放更少，因此，以重工業(yè)為主的工業(yè)結(jié)構(gòu)將會對碳排放效率提升產(chǎn)生負(fù)面的影響[27]。第四，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)效應(yīng)：相比較水能，風(fēng)能等綠色能源，中國以煤炭等化石能源消費(fèi)為主，且利用率較低，以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)將會對碳排放效率提升產(chǎn)生不利的影響[28]。除此之外，對外開放程度提高可以使中國引進(jìn)國外比較先進(jìn)的技術(shù)設(shè)備和管理經(jīng)驗(yàn)，從而有助于提高能源使用效率和減少CO2的排放量[29]。Ang[4]指出地區(qū)能源強(qiáng)度與碳排放有著重要的聯(lián)系，因此，控制能源強(qiáng)度對于CO2的減排工作有重要的作用，而在中國，控制能源強(qiáng)度和提升碳減排能力的影響因素是制度因素（企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)）和政府的干預(yù)力量?；诖?，我們把制度因素和政府干預(yù)也列為影響碳排放效率的重要因素?；谝陨戏治?，本文從經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、對外開放水平、企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)和政府干預(yù)等七個(gè)方面考察對碳排放效率的影響。

省際碳排放效率在空間上具有顯著的空間相關(guān)性特征，上文對碳排放效率的空間相關(guān)性

檢驗(yàn)也充分表明了這一點(diǎn)。因此，假如模型的回歸估計(jì)未能將這一點(diǎn)考慮在內(nèi)，則可能造成

模型的估計(jì)結(jié)果與現(xiàn)實(shí)存在著較大的偏差，因而為保證模型回歸結(jié)果的精確性，有必要將空

間效應(yīng)因素充分考慮在內(nèi)。因?yàn)楸疚乃捎玫臄?shù)據(jù)是來自于中國30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，因

而在模型的回歸過程中需要對固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)做出選擇，前者指個(gè)體效應(yīng)對回歸變量具

有重要的影響，后者則指兩者之間不存在任何影響，由于本文是從個(gè)體效應(yīng)的角度出發(fā)進(jìn)行

的實(shí)證研究，因此模型的最好選擇是固定效應(yīng)而非隨機(jī)效應(yīng)。

根據(jù)公式（11）和公式（12），本文建立的包含空間效應(yīng)的空間面板數(shù)據(jù)模型如下：

CTEi，t=αi+φt+β1GDPi，t+β2INDi，t+β3STRi，t+β4ECSi，t+β5OPLi，t+β6COSi，t+β7GOVi，t+

δ∑jWij（CTEi，t）+μi，t（14）

μi，t=λ∑jWij*ui，t+εi，t

該模型為普通的空間固定效應(yīng)模型，δ和λ分別代表空間自回歸系數(shù)和空間誤差自相關(guān)系數(shù)，若δ取值是0，則該模型變?yōu)榭臻g誤差模型（SEM），若λ的取值是0，則該模型轉(zhuǎn)換為空間自回歸模型（SAR）。αi和φt分別用來表示空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。

CTEi，t表示第i省份第t年的碳排放效率。GDPi，t代表經(jīng)濟(jì)規(guī)模，以第i省份第t年的名義GDP的自然對數(shù)來表示，用來反映經(jīng)濟(jì)規(guī)模對碳排放效率的影響作用。INDit表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重來表示;STRi，t代表工業(yè)結(jié)構(gòu)，用重工業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重來表示;ECSi，t代表能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，用煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重來表示;OPLi，t代表對外開放水平，用各省的對外貿(mào)易進(jìn)出口總額占GDP的比重來表示;COSi，t代表企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)，用各省規(guī)模以上國有及國有控股企業(yè)的工業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重來表示;GOVi，t代表政府干預(yù)，用各省財(cái)政支出占GDP的比重來表示。

基于數(shù)據(jù)采集過程中可獲性和全面性的考慮，剔除了數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的西藏，最終本文選

擇的樣本來自1998-2011年中國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)來源于《新中國六十年統(tǒng)

計(jì)資料匯編》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和地方統(tǒng)計(jì)年鑒。

5實(shí)證結(jié)果及解釋

5.1普通面板數(shù)據(jù)模型的計(jì)量結(jié)果與空間相關(guān)性檢驗(yàn)

首先將模型（14）納入到普通的面板數(shù)據(jù)回歸之中，并用Matlab7.11軟件檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜌埐?/p>

項(xiàng)的空間相關(guān)性是否顯著，其模型的估計(jì)結(jié)果見表4。表4同時(shí)給出了混合模型、地區(qū)固定

效應(yīng)模型、時(shí)間固定效應(yīng)模型和雙向固定效應(yīng)模型的數(shù)值模擬結(jié)果。通過對檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的比較，

由此來說明控制固定效應(yīng)對于提高模型估計(jì)精確度的重要性。

由表4可以看出，混合模型中擬合優(yōu)度的判定系數(shù)為0.428 9，加入空間固定效應(yīng)后，

空間固定效應(yīng)模型的判定系數(shù)增至0.935 3，而同時(shí)加入空間和時(shí)間固定效應(yīng)后，雙向固定

效應(yīng)模型中的判定系數(shù)進(jìn)一步增大為0.941 8。通過比較可知，雙向固定模型較其他三個(gè)模

型的判定系數(shù)最大，因此，雙向固定效應(yīng)模型的擬合度最好。再分別對四個(gè)模型的對數(shù)似然

函數(shù)值比較可知，混合模型的對數(shù)似然函數(shù)值Log-L僅為260.949 0，加入空間和時(shí)間固

定效應(yīng)后，雙向固定效應(yīng)模型的對數(shù)似然函數(shù)值Log-L增大為740.642 9，同樣為四個(gè)模

型中最大。同時(shí)，雙效固定效應(yīng)模型的DW值為2.025 2，同樣也為四個(gè)模型中最大。這充

分表明，與其他三個(gè)模型相比較，雙向固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果最優(yōu)，因而本文采用雙向固

定效應(yīng)模型的計(jì)量結(jié)

果來解釋中國省際碳排放效率的實(shí)證研究。

表4下半部分給出了普通面板數(shù)據(jù)模型的空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果。雙向固定效應(yīng)模型的LMlag值為

15.501 1，通過了5%顯著性水平的檢驗(yàn)，LMerr值為17.297 3，同樣了通過了1%顯著性水平的檢驗(yàn)。這充分表明，普通面板數(shù)據(jù)模型中的雙向固定效應(yīng)模型存在殘差的空間相關(guān)性。同時(shí)在雙向固定模型中，LMerr的統(tǒng)計(jì)量大于LMlag，因此相比較之下，空間誤差模型是本文空間計(jì)量模型更好的選擇。

5.2空間面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果

通過上文模型的空間相關(guān)性的檢驗(yàn)可知，普通面板數(shù)據(jù)模型的殘差項(xiàng)具有顯著的空間相

關(guān)性特征，變量間的空間相關(guān)性對于模型估計(jì)產(chǎn)生了重要的影響，因此，本文采用空間計(jì)量

方法重新回歸了普通的雙向固定效應(yīng)模型，其空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型

（SEM）兩種空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果見表5。由表5可知，空間計(jì)量模型引入了空間滯

后項(xiàng)W*dep.var.和空間誤差項(xiàng)W*dep.

var.兩個(gè)指標(biāo)后，其均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。

SAR和SEM兩個(gè)空間模型的擬合優(yōu)度的判定系數(shù)值分別為0.945 3和0.948 7，與普通面板

數(shù)據(jù)模型相比較，均實(shí)現(xiàn)了小幅度的上升，且兩個(gè)空間模型的對數(shù)似然函數(shù)值Log-L較普

通面板數(shù)據(jù)模型也均有所提高。同時(shí)，空間面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)系數(shù)的正負(fù)均與普通面板數(shù)

據(jù)模型保持一致，但是估計(jì)系數(shù)的T檢驗(yàn)值均在普通面板數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)，

這表明空間計(jì)量模型對普通面板模型的估計(jì)結(jié)果有較大程度的改進(jìn)。在雙向固定效應(yīng)空間計(jì)

量模型中，SEM模型的Log-L值要大于SAR模型的Log-L值，這表明SEM模型的解釋強(qiáng)

度要優(yōu)于SAR模型，因此本文采用空間誤差模型（SEM）的估計(jì)結(jié)果來解釋模型的變量意義。

（1）經(jīng)濟(jì)規(guī)模GDP在1%的顯著性水平上對碳排放效率CTE的影響為負(fù)，這表明經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)張對碳排放效率產(chǎn)生了不利的影響。長期以來，我國的經(jīng)濟(jì)增長方式為粗放式的經(jīng)濟(jì)增長模式，這種模式最大特點(diǎn)是高投入、高能耗和高排放，較多地注重經(jīng)濟(jì)增長數(shù)量，忽略環(huán)境保護(hù)的需要，結(jié)果造成了CO2排放的大量增加。據(jù)美國能源部CO2信息分析中心（CDIAC）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，中國CO2排放量由1980年的1 500萬t增加到2009年的7 000萬t，年均增長率達(dá)到了8%。碳排放量絕對數(shù)的增加，相對應(yīng)的碳排放效率會出現(xiàn)下降的局面。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IND對碳排放效率CTE的影響不顯著。盡管中國的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但仍然存在總量偏小和行業(yè)結(jié)構(gòu)不合理等問題。從第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)看，發(fā)達(dá)國家主要以信息、咨詢、科技、金融等新興產(chǎn)業(yè)為主，而我國的商業(yè)餐飲、交通運(yùn)輸?shù)葌鹘y(tǒng)服務(wù)業(yè)的比重較大，占40%以上，這些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍然是碳排放量較高的行業(yè)。因此，調(diào)整第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，改造傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，發(fā)展“高、精、尖”等產(chǎn)業(yè)類型對于提高碳排放效率具有積極的作用。

（3）工業(yè)結(jié)構(gòu)STR在1%的顯著性水平上對碳排放效率CTE的影響為負(fù)，重工業(yè)產(chǎn)值在工業(yè)總產(chǎn)值中的比重每增加1%，碳排放效率將下降4.51%。較之輕工業(yè)，重工業(yè)屬于高碳排放的行業(yè)。目前我國仍然處于快速發(fā)展的工業(yè)化階段，重工業(yè)在整個(gè)工業(yè)體系的比重仍然會增加，特別是我國的重工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)的構(gòu)成以高能耗、高排放的鋼鐵、水泥、汽車等行業(yè)為主，給我國CO2的減排工作帶了較大困難，短時(shí)間內(nèi)這種局面仍然會持續(xù)存在。

（4）能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)ECS的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且通過了1%的顯著性水平的檢驗(yàn)，表明煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)比重的提升對碳排放效率產(chǎn)生了不利影響。為減少CO2排放量，目前世界各國掀起了“綠色能源革命”，積極開發(fā)新的清潔能源技術(shù)，特別是發(fā)達(dá)國家走在了世界的前沿。但是，與發(fā)達(dá)國家相比較，我國水能、風(fēng)能、太陽能以及再生能源等綠色能源的開發(fā)利用率極低，常規(guī)化石能源仍然占據(jù)了能源消費(fèi)總量的主導(dǎo)地位。2011年，中國的煤炭消費(fèi)仍然占據(jù)了能源消費(fèi)總量的70%，水能和再生能源兩者的占比不足7%。整體上，中國煤炭利用效率偏低，大量的煤炭被應(yīng)用于直接的燃燒過程，產(chǎn)生了大量的CO2，大幅度降低了地區(qū)碳排放效率。

（5）對外開放OPL在1%的顯著性水平上對碳排放效率CTE的影響為正，這表明提高對外開放水平有利于提升碳排放效率。提高對外開放水平，便利于地區(qū)引進(jìn)新的技術(shù)設(shè)備和管理經(jīng)驗(yàn)，有利于提高地區(qū)能源利用效率和減少CO2排放量[30]。發(fā)達(dá)國家設(shè)立的高額“碳關(guān)稅”貿(mào)易壁壘，迫使發(fā)展中國家通過引進(jìn)新的技術(shù)和設(shè)備，實(shí)現(xiàn)低碳技術(shù)的革新，從而降低出口產(chǎn)品的含碳量，或者促使發(fā)展中國家實(shí)現(xiàn)由生產(chǎn)高碳產(chǎn)品向低碳產(chǎn)品的轉(zhuǎn)型。

（6）企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)COS在1%的顯著性水平上對碳排放效率CTE的影響為正，這與李濤[11]等人的研究結(jié)論一致。與中小企業(yè)相比較，國有及國有控股大企業(yè)的資金雄厚，有充足的資金引進(jìn)低碳技術(shù)設(shè)備，較容易實(shí)現(xiàn)對CO2的減排工作，從而提高其碳排放效率，而中小企業(yè)由于資金缺乏，其生產(chǎn)技術(shù)仍然較為落后，CO2排放量相對較高。因此，國有及國有控股大企業(yè)在工業(yè)體系中的比重越高，其地區(qū)碳排放效率也越高。

（7）政府干預(yù)GOV在1%的顯著性水平上對碳排放效率CTE的影響為正，地方政府支出占GDP比重的每提高1%，碳排放效率將上升10.59%。目前我國CO2的減排工作仍然是自上而下的政府干預(yù)行為。環(huán)保部門發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2006年我國的環(huán)境污染治理投資總額為2 566億元，占GDP比重的1.2%，到2011年，我國的環(huán)境污染治理投資總額增加到7 114億元，占GDP比重也相應(yīng)提高到了1.6%。其中，環(huán)境污染治理投資絕大部分為政府投資。同時(shí)，政府對促進(jìn)CO2減排工作所制定的激勵(lì)性措施，包括開展節(jié)能減排宣傳和實(shí)施節(jié)能減排的獎(jiǎng)懲政策等等，對于降低CO2排放和提升環(huán)境質(zhì)量具有積極的帶動(dòng)作用[31]。

6結(jié)論

本文基于至強(qiáng)有效前沿的最小距離法，通過構(gòu)建碳排放效率函數(shù)測算了中國1998-2011年的省際碳排放效率。在此基礎(chǔ)上，分析了中國省際碳排放效率的地區(qū)差異性和空間相關(guān)性。最后，構(gòu)建空間計(jì)量模型分析了影響中國省際碳排放效率的相關(guān)因素。結(jié)論如下：

首先，中國碳排放效率高的省份主要分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)，而碳排放效率低的省份則主要分布在經(jīng)濟(jì)落后的內(nèi)陸地區(qū)。按中國三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分，東部地區(qū)的碳排放效率走勢相對平穩(wěn)，而中西部地區(qū)的碳排放效率則呈現(xiàn)出“U”曲線的走勢，并且東部地區(qū)的碳排放效率顯著高于中西部地區(qū)。其次，中國的省際碳排放效率存在顯著的空間相關(guān)性，而空間 LISA圖則表明省際碳排放效率不僅存在著空間依賴性的特征，同時(shí)也具有空間異質(zhì)性的表現(xiàn)，大部分省份的碳排放效率具有明顯的H-H集聚和L-L集聚的現(xiàn)象。最后，基于空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果可知，除了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放效率的影響不顯著外，經(jīng)濟(jì)規(guī)模、工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對碳排放效率的提升有負(fù)向影響，而對外開放、企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)和政府干預(yù)對碳排放效率的提升有正向影響。

通過以上結(jié)論，對于將來中國提高碳排放效率工作重點(diǎn)應(yīng)該是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。具體的措施包括：第一，堅(jiān)持經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展策略，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式由粗放式向集約式轉(zhuǎn)變。第二，大力改造鋼鐵、汽車、水泥等高碳排放的傳統(tǒng)重工業(yè)，積極發(fā)展“高、精、尖”等低碳排放的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。第三，提高水能、風(fēng)能和太陽能等綠色能源的消費(fèi)比重，降低中國傳統(tǒng)的以煤炭為主化石能源的消費(fèi)比重。第四，建立完善的節(jié)能減排機(jī)制，積極提高對外開放水平，積極引進(jìn)國外先進(jìn)的技術(shù)設(shè)備和管理經(jīng)驗(yàn)，提高能源利用效率。

（編輯：劉照勝）

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Spatial Econometrics Research on Interprovincial

Carbon Emissions Efficiency in China

MA Dalai1CHEN Zhongchang2WANG Ling1

（1. The Economics and Business Administration College of Chongqing University，Chongqing 400044，China;

2. The Public Administration College of Chongqing University， Chongqing ?400044，China）

Abstract

The paper measures the efficiency of interprovincial carbon dioxide emissions from 1998 to 2011 by using minimum distance algorithm which is strongest frontier. The advantage of this approach is that the change of inputs or outputs is minimum after the efficiency reaching the production frontier. On this basis， we analyze the regional differences and spatial correlation of interprovincial carbon emissions efficiency. At last， we establish the spatial econometric model to make an empirical study on influence factors of carbon emissions efficiency by using panel data of 30 provinces from 1998 to 2011.The results show that： during the sample period， the efficiency of interprovincial carbon dioxide emissions shows a large interprovincial differences， and average carbon emission efficiency in the eastern coastal provinces is significantly higher than of it in the inland provinces. From the perspective of region， the trend of carbon emissions efficiency in the east is relatively stable， but the trend of carbon emissions efficiency in nationwide and midwest China shows a “U” curve. And the carbon emission efficiency in the east of China is significantly higher than of it in the midwest China. Spatial autocorrelation test Morans I shows that the efficiency of interprovincial carbon emissions has the characteristics of spatial correlation and a significant clustering tendency. While LISA space diagram indicates that the interprovincial carbon emissions efficiency has not only the characteristics of spatial dependence， but also the performance of spatial heterogeneity. The economic scale， industry structure and energy consumption structure have a negative impact on carbon emission efficiency， while openingup， enterprise ownership structure and government intervention have a positive impact on it. But industrial structure has no significant influence on carbon emission efficiency. Therefore， the focus of the work for future China to improve the carbon emissions efficiency is as below： realizing the economic growth mode from extensive to intensive， focusing on the adjustment of industrial structure and energy consumption structure， further enhancing the quality of openingup and strengthening the governments efforts to reduce carbon emission.

Key wordscarbon emissions efficiency; spatial econometrics; minimum distance to the strong frontier

[27]牛鴻蕾，江可申.工業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放的關(guān)聯(lián)性：基于江蘇省的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)技術(shù)，2012，（6）：76-83，[Niu Honglei，Jiang Keshen.Relevance between Industrial Structure and Carbon Emissions：Empirical Analysis on Jiangsu Province[J].Technology Economics，2012，（6）：76-83.]

[28]查建平，唐方方，別念民.結(jié)構(gòu)性調(diào)整能否改善碳排放績效？：來自中國省級面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012，（12）：18-33.[Zha Jianping，Tang Fangfang，Bie Nianmin.Can Structural Adjustments Improve Carbon Emissions Performance？：Come from Empirical Research of Chinas Provincial Panel Data[J].Quantitative and Technical Economics Research，2012，（12）：18-33.]

[29]羅良文，李珊珊.FDI、國際貿(mào)易的技術(shù)效應(yīng)與我國省際碳排放績效[J].國際貿(mào)易問題， 2013，（8）：142-150.[Luo Liangwen，Li Shanshan.Technical Effects of FDI and International Trade and Provincial Carbon Emission Performance in China[J].Journal of International Trade，2013，（8）：142-150.]

[30]涂正革， 肖耿.中國工業(yè)增長模式的轉(zhuǎn)變：大中型企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的非參數(shù)生產(chǎn)前沿動(dòng)態(tài)分析[J].管理世界， 2006，（10）：57-67.[Tu Zhengge， Xiao Geng. Changes in Chinas Industrial Growth Model： Dynamic Analysis of Nonparametric Production Frontier in Labor Productivity of Mediumsized Enterprises[J]. Management World， 2006，（10）：57-67.]

[31]支燕.碳管制效率，政府能力與碳排放[J].統(tǒng)計(jì)研究，2013，（2）：64-72.[Zhi Yan.Carbon Control Efficiency， Government Efforts and Carbon Emission[J].Statistical Research，2013，（2）：64-72.]

Spatial Econometrics Research on Interprovincial

Carbon Emissions Efficiency in China

MA Dalai1CHEN Zhongchang2WANG Ling1

（1. The Economics and Business Administration College of Chongqing University，Chongqing 400044，China;

2. The Public Administration College of Chongqing University， Chongqing ?400044，China）

Abstract

The paper measures the efficiency of interprovincial carbon dioxide emissions from 1998 to 2011 by using minimum distance algorithm which is strongest frontier. The advantage of this approach is that the change of inputs or outputs is minimum after the efficiency reaching the production frontier. On this basis， we analyze the regional differences and spatial correlation of interprovincial carbon emissions efficiency. At last， we establish the spatial econometric model to make an empirical study on influence factors of carbon emissions efficiency by using panel data of 30 provinces from 1998 to 2011.The results show that： during the sample period， the efficiency of interprovincial carbon dioxide emissions shows a large interprovincial differences， and average carbon emission efficiency in the eastern coastal provinces is significantly higher than of it in the inland provinces. From the perspective of region， the trend of carbon emissions efficiency in the east is relatively stable， but the trend of carbon emissions efficiency in nationwide and midwest China shows a “U” curve. And the carbon emission efficiency in the east of China is significantly higher than of it in the midwest China. Spatial autocorrelation test Morans I shows that the efficiency of interprovincial carbon emissions has the characteristics of spatial correlation and a significant clustering tendency. While LISA space diagram indicates that the interprovincial carbon emissions efficiency has not only the characteristics of spatial dependence， but also the performance of spatial heterogeneity. The economic scale， industry structure and energy consumption structure have a negative impact on carbon emission efficiency， while openingup， enterprise ownership structure and government intervention have a positive impact on it. But industrial structure has no significant influence on carbon emission efficiency. Therefore， the focus of the work for future China to improve the carbon emissions efficiency is as below： realizing the economic growth mode from extensive to intensive， focusing on the adjustment of industrial structure and energy consumption structure， further enhancing the quality of openingup and strengthening the governments efforts to reduce carbon emission.

Key wordscarbon emissions efficiency; spatial econometrics; minimum distance to the strong frontier

[27]牛鴻蕾，江可申.工業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放的關(guān)聯(lián)性：基于江蘇省的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)技術(shù)，2012，（6）：76-83，[Niu Honglei，Jiang Keshen.Relevance between Industrial Structure and Carbon Emissions：Empirical Analysis on Jiangsu Province[J].Technology Economics，2012，（6）：76-83.]

[28]查建平，唐方方，別念民.結(jié)構(gòu)性調(diào)整能否改善碳排放績效？：來自中國省級面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012，（12）：18-33.[Zha Jianping，Tang Fangfang，Bie Nianmin.Can Structural Adjustments Improve Carbon Emissions Performance？：Come from Empirical Research of Chinas Provincial Panel Data[J].Quantitative and Technical Economics Research，2012，（12）：18-33.]

[29]羅良文，李珊珊.FDI、國際貿(mào)易的技術(shù)效應(yīng)與我國省際碳排放績效[J].國際貿(mào)易問題， 2013，（8）：142-150.[Luo Liangwen，Li Shanshan.Technical Effects of FDI and International Trade and Provincial Carbon Emission Performance in China[J].Journal of International Trade，2013，（8）：142-150.]

[30]涂正革， 肖耿.中國工業(yè)增長模式的轉(zhuǎn)變：大中型企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的非參數(shù)生產(chǎn)前沿動(dòng)態(tài)分析[J].管理世界， 2006，（10）：57-67.[Tu Zhengge， Xiao Geng. Changes in Chinas Industrial Growth Model： Dynamic Analysis of Nonparametric Production Frontier in Labor Productivity of Mediumsized Enterprises[J]. Management World， 2006，（10）：57-67.]

[31]支燕.碳管制效率，政府能力與碳排放[J].統(tǒng)計(jì)研究，2013，（2）：64-72.[Zhi Yan.Carbon Control Efficiency， Government Efforts and Carbon Emission[J].Statistical Research，2013，（2）：64-72.]

Spatial Econometrics Research on Interprovincial

Carbon Emissions Efficiency in China

MA Dalai1CHEN Zhongchang2WANG Ling1

（1. The Economics and Business Administration College of Chongqing University，Chongqing 400044，China;

2. The Public Administration College of Chongqing University， Chongqing ?400044，China）

Abstract

The paper measures the efficiency of interprovincial carbon dioxide emissions from 1998 to 2011 by using minimum distance algorithm which is strongest frontier. The advantage of this approach is that the change of inputs or outputs is minimum after the efficiency reaching the production frontier. On this basis， we analyze the regional differences and spatial correlation of interprovincial carbon emissions efficiency. At last， we establish the spatial econometric model to make an empirical study on influence factors of carbon emissions efficiency by using panel data of 30 provinces from 1998 to 2011.The results show that： during the sample period， the efficiency of interprovincial carbon dioxide emissions shows a large interprovincial differences， and average carbon emission efficiency in the eastern coastal provinces is significantly higher than of it in the inland provinces. From the perspective of region， the trend of carbon emissions efficiency in the east is relatively stable， but the trend of carbon emissions efficiency in nationwide and midwest China shows a “U” curve. And the carbon emission efficiency in the east of China is significantly higher than of it in the midwest China. Spatial autocorrelation test Morans I shows that the efficiency of interprovincial carbon emissions has the characteristics of spatial correlation and a significant clustering tendency. While LISA space diagram indicates that the interprovincial carbon emissions efficiency has not only the characteristics of spatial dependence， but also the performance of spatial heterogeneity. The economic scale， industry structure and energy consumption structure have a negative impact on carbon emission efficiency， while openingup， enterprise ownership structure and government intervention have a positive impact on it. But industrial structure has no significant influence on carbon emission efficiency. Therefore， the focus of the work for future China to improve the carbon emissions efficiency is as below： realizing the economic growth mode from extensive to intensive， focusing on the adjustment of industrial structure and energy consumption structure， further enhancing the quality of openingup and strengthening the governments efforts to reduce carbon emission.

Key wordscarbon emissions efficiency; spatial econometrics; minimum distance to the strong frontier